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Comienza 4 July 2025 04:15

Termina 4 July 2025

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RobotLearning - Sistemas Agénticos y Autónomos

Únete a nuestro curso, "RobotLearning - Sistemas Agénticos y Autónomos," y descubre las complejidades del diseño de agentes de aprendizaje autónomos. Este curso cierra la brecha entre sistemas autónomos y modelos agénticos, permitiendo a los estudiantes aprovechar el potencial del aprendizaje por refuerzo en el mundo real. Ideal para profesio.
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Resumen

Únete a nuestro curso, "RobotLearning - Sistemas Agénticos y Autónomos," y descubre las complejidades del diseño de agentes de aprendizaje autónomos. Este curso cierra la brecha entre sistemas autónomos y modelos agénticos, permitiendo a los estudiantes aprovechar el potencial del aprendizaje por refuerzo en el mundo real.

Ideal para profesionales y entusiastas de la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación, este programa es accesible a través de YouTube, ofreciendo una experiencia educativa integral.

Programa de estudio

  • Introducción a los Agentes de Aprendizaje Autónomos
  • Visión General de los Sistemas Autónomos
    Definiciones y Características de los Agentes de Aprendizaje Autónomos
    Contexto Histórico y Evolución
  • Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
  • Conceptos Clave: Agentes, Entornos, Recompensas y Pares Estado-Acción
    Dilema de Exploración vs. Explotación
    Algoritmos Básicos: Q-Learning, SARSA
  • Modelos Agénticos en Sistemas Autónomos
  • Definición de Modelos Agénticos
    Comparación con Otros Modelos
    Aplicaciones en Sistemas Autónomos
  • Diseño de Agentes de Aprendizaje Autónomos
  • Componentes de Agentes Autónomos
    Consideraciones Arquitectónicas
    Diseño de Soluciones Basadas en Agentes
  • Aprendizaje por Refuerzo en Sistemas Autónomos
  • Aprendizaje por Refuerzo Profundo
    Gradientes de Política y Métodos Actor-Critic
    Estudios de Caso: Aplicaciones en Robótica y Otros Campos
  • Herramientas y Plataformas para Desarrollar Agentes de Aprendizaje
  • Marcos: TensorFlow Agents, OpenAI Gym
    Entornos de Simulación: ROS, Gazebo
    Desafíos Prácticos de Implementación
  • Temas Avanzados en Aprendizaje y Control Autónomo
  • Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente
    Aprendizaje por Refuerzo Jerárquico
    Consideraciones de Seguridad y Ética
  • Conectando Modelos Agénticos con Aplicaciones del Mundo Real
  • Estudios de Caso de Implementaciones Exitosas
    Desafíos de Integración y Soluciones
    Tendencias Futuras en Sistemas Agénticos y Autónomos
  • Cierre del Curso y Proyecto
  • Revisión de Conceptos Clave
    Proyecto Final: Diseñar y Simular un Agente de Aprendizaje Autónomo
    Discusión sobre Áreas Emergentes en Aprendizaje Robótico

Asignaturas

Ciencias de la Computación